groupby.rank()

时间: 2023-09-08 21:15:22 浏览: 83

oracle_排列rank()函数

在Oracle数据库中，`RANK()`函数是一种窗口函数，它被用于在一组数据中为每一行分配一个唯一的排名。此函数特别适用于需要基于特定条件对数据进行排序并为每个记录分配一个名次的情况。在本篇文章中，我们将深入探讨`RANK()`函数的工作原理、应用场景以及与其他窗口函数的区别。 ### `RANK()`函数详解 `RANK()`函数的基本语法如下： ```sql RANK() OVER (PARTITION BY column_list ORDER BY order_list) ``` 这里的关键部分包括： - **PARTITION BY**：用于指定数据集应如何分割。如果省略此子句，则整个查询结果集将被视为单一的数据集。 - **ORDER BY**：确定了在每个分区内数据的排序方式。这决定了排名的依据，即哪些值排在前面，哪些排在后面。 `RANK()`函数为每个分区内的行提供了一个唯一的排名。如果两行具有相同的排序值，它们将获得相同的排名，而下一行（即使其排序值与前一行相同）将获得下一个更高的排名。这意味着，当有多个行具有相同的排序值时，排名中会出现跳过的情况。 ### 实例分析考虑`scott.emp`表中的数据，我们可以使用`RANK()`函数来找出每个部门中薪资最高的员工： ```sql SELECT empno, deptno, sal, RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC NULLS LAST) AS rank FROM emp; ``` 在这个例子中，`PARTITION BY deptno`指定了我们希望在每个部门内部进行排名，而`ORDER BY sal DESC NULLS LAST`则定义了排名是基于薪资降序进行的，空值排在最后。 ### `RANK()`与其他窗口函数的对比 #### 与`DENSE_RANK()`的比较 `DENSE_RANK()`与`RANK()`类似，但处理相同排序值的方式不同。`DENSE_RANK()`不会跳过排名，即使有多个行具有相同的排序值，它们也会获得相同的排名，而下一个不同的排序值将获得紧接着的下一个排名。这意味着`DENSE_RANK()`的排名序列中不会有跳过的数字。 #### 与`ROW_NUMBER()`的比较 `ROW_NUMBER()`函数为每个分区内的行分配一个连续的编号，即使有多个行具有相同的排序值，每个行也会获得不同的编号。因此，`ROW_NUMBER()`在所有情况下都提供了一个连续的数字序列，没有重复或跳过。 ### 实际应用案例在人力资源管理中，`RANK()`函数可以用于确定每个部门内员工的薪资排名，这对于绩效评估和薪资调整决策非常有用。例如： ```sql SELECT empno, ename, deptno, sal, RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC) AS salary_rank FROM emp WHERE deptno = 30; -- 假设我们只关注部门30的员工 ``` 这将返回部门30中所有员工的薪资排名，帮助管理层了解薪资分布情况，从而做出更合理的薪酬策略调整。 ### 结论 `RANK()`函数是Oracle数据库中一个强大的工具，能够有效地在一组数据中进行排名操作，尤其是在需要对数据进行分区和排序的情况下。通过理解`RANK()`函数的特性和与其他窗口函数的差异，数据分析师和数据库管理员可以更灵活地处理和呈现数据，以支持各种业务需求。

在Pandas中，使用groupby.rank()函数可以为数据框中的每个组计算排名。这个函数会根据指定的排序顺序对每个组内的数据进行排名，并返回排名结果作为一个新的数据框。具体来说，groupby.rank()函数的工作原理是，首先根据指定的列（或多列）进行分组，然后对每个组内的数据进行排序，并为每个数据分配一个排名。排名的计算可以根据不同的方法进行，比如升序或降序，默认是升序。在rank()函数中，可以使用参数method来指定排名方法。例如，当method='first'时，排名是根据元素在原始序列中的出现顺序来确定的，先出现的元素排名靠前。综上所述，groupby.rank()函数可以计算每个组内数据的排名，并返回一个新的数据框。排名的计算可以根据不同的排序顺序和方法进行。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pandas中的 rank() 函数和 groupby 的 rank() 函数用法](https://blog.csdn.net/Matrix_cc/article/details/123194080)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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<select id="selectRank" resultMap="BaseResultMap"> SELECT a.*, @rank :=@rank+1 as ranknum FROM ( SELECT sum(ua.score) score, u.name uname,ua.uid from t_useranswer ua,t_user u WHERE ua.uid=u.id GROUP BY uid ORDER BY score desc ) a LEFT JOIN ( SELECT @rank :=0 ) b on 1 = 1

val result = data.groupBy("booktype") .agg(avg("doubanscore").alias("avg_doubanscore")) .orderBy(col("avg_doubanscore").desc) .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc))) 平均数位数太多，我只需要2位

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